ИСПОЛЬЗОВАНИЕ БИОМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ДЛЯ ОЦЕНКИ МОДЕЛЬНОЙ ПОПУЛЯЦИИ САХАРНОЙ КУКУРУЗЫ
Аннотация
Создание новых линий сахарной кукурузы с высокой комбинационной способностью и получения на их основе высокогетерозисных гибридов, пригодных к механической уборке, связано с постоянным поиском нового исходного материала и его улучшения.
Для оценки генофонда сахарной кукурузы использовались биометрические методы. Рассмотрены варьирование признаков 45 сортообразцов сахарной кукурузы, коэффициенты корреляции и факторные нагрузки на переменные. За два года исследования высокая изменчивость выявлена у признаков «высота закрепления початка» и «количество зерен на початке», низкая – озерненность початка. По количеству зерен в ряду и диаметру початка отметили нестабильную вариабельность. Средний коэффициент вариации зафиксировали у признаков: высота растений, длина початка, длина озерненной части, количество рядов.
Два года исследования позволили также выявить значимую сильную взаимосвязь (>70%) между длиной початка и длиной озерненной части; длиной початка и количеством зерен в ряду; длиной озерненной части и количеством зерен в ряду, а также количеством зерен на початке; между количеством зерен в ряду и количеством зерен на початке.
Значимый вклад в первый гипотетический фактор внесли следующие признаки: длина початка, длина озерненной части початка, диаметр початка, число зерен в ряду, число зерен на початке. Число рядов оказало существенное влияние на формирование дисперсии 3 фактора в 2021 г. и среднее – в 2020г. Высота растений в 2020 г. (отметили среднюю долю участия высоты растений) внесла средний вклад во второй и третий гипотетические факторы, а озерненность початка – второго и четвертого. В 2021 г. доля влияния этих признаков составила более 70% – высота растений – на формирование дисперсии второго гипотетического фактора, а озерненность початка – четвертого.
Полный текст только в pdf
Список литературы
ГОСТ 32882-2014. Кукуруза свежая в початках для промышленной переработки. – Введ. 2016-01-01. – М. : Стандартинформ, 2018. – 5 с.
Лиепа И.Я. Математические методы в биологических исследованиях. Факторный и компонентный анализы / И.Я. Лиепа. – Рига : Издательство Латвийского государственного университета, 1980. – 194 с.
Sokal R.R. Biometry: the principles and practice of statistics in biological research / R.R. Sokal, F.J Rolf. – NY, USA, 1995. – 347 p.
Бююль А. SPSS: искусство обработки информации. Анализ статистических данных восстановление скрытых закономерностей / А. Бююль, П. Цефель. – СПб. : Техническая книга, 2005. – 603 с.
Бебякин В.М. Корреляционно-факторный анализ показателей состояния углеводно-амилазного комплекса и хлебопекарных качеств озимой ржи / В.М. Бебякин, Т.Б. Кулеватова, Н.М. Великанова // Хранение и переработка сельхозсырья. – 2004. – № 12. – С. 29-32
Гудова Л.А. Использование методов многомерной статистики для оценки модельной популяции кукурузы / Л.А Гудова, С.А. Зайцев, В.И. Жужукин и др. // Аграрный научный журнал. – 2021. – № 7. – С. 9-15.
Вишнякова М.А. Местные сорта нута из центров происхождения: разнообразие и различия / М.А. Вишнякова, М.О. Бурляева, С.В. Булынцев и др. // Сельскохозяйственная биология. – 2017. – № 5. – С. 976-985.
Жужукин В.И. Оценка исходного материала для селекции нута / В.И. Жужукин, Ж.Н. Мухатова, А.Г. Субботин и др. // Успехи современного естествознания. – 2022. – № 4 – С.14-20.
Методика государственного сортоиспытания сельскохозяйственных культур. Вып. 1. Общая часть // ФГБУ «Госсорткомиссия». – М., 2019. – 329 с.
Доспехов Б.А. Методика полевого опыта (с основами статистической обработки результатов исследований) / Б.А. Доспехов. – М. : Книга по требованию, 2012. – 352 с.